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Enregistrement W4320806535 · doi:10.17159/2223-0386/2022/n28a4

Stakeholders' appraisals of the school history curriculum in Zambia on social media

2022· article· en· W4320806535 sur OpenAlexfundno aff
Mutale T. Mazimba, Yvonne Malambo Kabombwe

Notice bibliographique

RevueYesterday and Today · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésCurriculumSocial mediaFocus groupSociologyPublic relationsQualitative researchCurriculum developmentPedagogyPolitical scienceSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study attempted to capture stakeholders' views on the school history curriculum in Zambia. Stakeholders' views are an important aspect of curriculum development. Social media such as Facebook and WhatsApp have become platforms a section of Zambians uses to challenge the traditional education system. The study used a qualitative approach design by monitoring the e-comments of focus groups (teachers' forums) and individuals on Facebook on what some Zambians thought about the history curriculum. Social media was used because it provides an environment that removes traditional inhibitions of authority figures and meets people in their comfort zone, making them free to discuss otherwise sensitive topics. This research revealed that various stakeholders found the curriculum content irrelevant to the future they envisioned for themselves. The study additionally found that people in Zambia had been side-lined in discussions concerning curriculum development for history. People felt that they had been placed into the straitlaced role of consumers, and their feedback has never been sought. The study recommends revisiting the school history curriculum content to reflect stakeholders' needs and apply it to society. Curriculum developers should also pay attention to the voices of stakeholders in society.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,172
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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